import statistics
example_list = [1,2,3,4,5,6]
# 用于求给定序列或者迭代器的算术平均数
# x = statistics.mean(example_list)
# print(x)

# harmonic_mean(data) 用于计算数据的调和均值
# x = statistics.harmonic_mean(example_list)
# print(x)
# print(1/sum([1/1,1/2,1/3,1/4,1/5,1/6])*6)

# median(data) 计算数据的中位数。如果有两个中位数，则返回其平均值。
# x = statistics.median(example_list)
# print(x)

# median_low(data) 也是用于计算中位数的，如果有两个中位数，返回较小的那个
# x = statistics.median_low(example_list)
# print(x)

# median_high(data) 也是用于计算中位数的，如果有两个中位数，返回较大的那
# x = statistics.median_high(example_list)
# print(x)

# mode(data) 计算众数，也就是序列中出现次数最多的元素
# x = statistics.mode([1,1,2,3,4,3,3,3,3])
# print(x)
#
# x = statistics.mode(["a","b","c","d","d","a","a",])
# print(x)

# pstdev(data, mu=None) 用于计算数据的总体标准差。其中 mu 是序列的均值，如果你已经知道了该序列的均值，可传入该参数以减少计算量，当然该函数不会去验证你传入的均值是否合法，使用错误的均值可能会产生无效的结果
# x = statistics.pstdev([2,2,2,6])
# print(x)

# pvariance(data, mu=None) 用于计算数据的总体方差
# x = statistics.pvariance([2,2,2,6])
# print(x)

# stdev(data, xbar=None) 用于计算数据的样本标准差。其中 xbar 是序列的均值，如果你已经知道了该序列的均值，可传入该参数以减少计算量，当然该函数不会去验证你传入的均值是否合法，使用错误的均值可能会产生无效的结果
# x = statistics.stdev([2,2,2,6])
# print(x)

# variance(data, xbar=None) 用于计算数据的样本方差
x = statistics.variance([2,2,2,6])
print(x)